import mnist as m
import tensorflow as tf

mnist = m.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)

def Mnist(mnist):

	sess = tf.InteractiveSession()

	x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])
	y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])

	W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
	b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

	sess.run(tf.global_variables_initializer())

	y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

	cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))

	train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

	for i in range(1000):
		batch = mnist.train.next_batch(50)
		train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})

	'''
	首先让我们找出那些预测正确的标签。
	tf.argmax 是一个非常有用的函数，
	它能给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大值所在的索引值。
	由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，
	比如tf.argmax(y,1)返回的是模型对于任一输入x预测到的标签值，
	而 tf.argmax(y_,1) 代表正确的标签，
	我们可以用 tf.equal 来检测我们的预测是否真实标签匹配(索引位置一样表示匹配)。
	'''
	correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))

	accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))

	print (accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

Mnist(mnist)


